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完整的神经信号处理和分析：从零到英雄
通过 MATLAB 中的专家指导和代码挑战，使用脑电数据学习信号处理和统计
讲师：Mike X Cohen
您将学到什么
要求
- 基本的 MATLAB 知识
- 访问 MATLAB 或 Octave
描述
用你的大脑来学习信号处理、数据分析和统计……通过了解大脑！
如果你正在读这篇文章，我想你有一个大脑。您的大脑会产生电信号，这些电信号可以使用电极（类似于小型天线）进行测量。这些电信号非常复杂，因为大脑真的很复杂！
但是学习如何分析脑电信号是了解信号处理、数据可视化、频谱分析、同步（连通性）分析和统计（特别是基于排列的统计）的一种令人惊奇和迷人的方式。
你在这门课程中得到什么？
- 本课程包含超过 46 小时的视频教学，以及大量的 MATLAB 练习、问题集和挑战。
- 如果您完成所有 MATLAB 练习，那么本课程的教育内容很容易超过 100 小时。
- 你可以访问问答论坛，在那里你可以发布有关课程材料的具体问题，我会尽快回答（通常为 1-2 天）。
- 在本课程结束时，您将有信心处理、清理、分析和执行脑电活动的统计数据。
在加入本课程之前，您需要了解什么？
我试图让任何对学习神经信号处理和时间序列分析感兴趣的人都能接触到这门课程。
我相信你可以简单地开始这门课程，而无需任何正式的神经科学/生物学背景，也无需任何信号处理/数学/统计学背景。也就是说，这些主题的一些背景肯定会有所帮助。
但是，我确实假设您可以访问 MATLAB（或 Octave），并且您具有一些基本的 MATLAB 编码技能（变量、for 循环、基本绘图）。如果您是 MATLAB 的新手，那么请先学习 MATLAB 入门课程，然后再回到这里。
你为什么要相信这个奇怪的 Mike X Cohen 家伙？
我教授这门材料已经将近 20 年了。我非常专注于教学，并且每年都非常努力地改进我的课程。
查看本课程和我的其他课程的评论，了解我的学生对我的教学风格和奉献精神的看法。
我还写了几本关于神经数据分析和科学编程的教科书。还有更多的书和更多的课程在路上！
……但你得当心我古怪的幽默感。你已经被警告过…
本课程适合谁：
- 任何对应用信号处理感兴趣的人
- 对非参数统计感兴趣
- 现有或有抱负的神经科学学生
- 任何想知道大脑电信号是什么样子的人
| 共 226 节课程 • 总时长 48 小时 11 分钟 | |
| 第一章 引言 | |
| 1. 神经时间序列分析的广泛介绍 | 8分 |
| 2. 神经数据科学作为源分离 | 15分57秒 |
| 3. 从这个课程中可以期待什么 | 11分58秒 |
| 4. 关于这门课程如何从2门变为1门的简短说明 | 2分30秒 |
| 第二章 神经信号处理基础 | |
| 1. 起源、意义和脑电图（EEG）的解释 | 21分36秒 |
| 2. 可能的预处理步骤概述 | 13分39秒 |
| 3. ICA用于数据清理 | 19分1秒 |
| 4. 信号伪影（无需）担心 | 15分48秒 |
| 5. 地形测绘 | 12分27秒 |
| 6. 时域分析概述（脑电事件相关电位） | 16分19秒 |
| 7. 基于节奏的分析的动机 | 16分39秒 |
| 8. 解释时频图 | 16分11秒 |
| 9. 本课程使用的经验数据集 | 4分26秒 |
| 10. MATLAB脑电图数据集 | 19分31秒 |
| 11. MATLAB V1数据集 | 8分14秒 |
| 12. 去哪里获取更多脑电图数据 | 4分10秒 |
| 13. 模拟数据以理解分析方法 | 21分58秒 |
| 14. 问题集介绍和解释 | 4分8秒 |
| 15. 问题集（12）模拟和可视化数据 | 35分18秒 |
| 16. 问题集（22）模拟和可视化数据 | 36分18秒 |
| 17. 普朗克，神经元，宇宙 | 3分37秒 |
| 第三章 模拟时间序列信号和噪声 | |
| 1. 为什么要模拟数据 | 8分26秒 |
| 2. 生成白噪声和粉红噪声 | 12分24秒 |
| 3. 三个重要方程（正弦、高斯、欧拉） | 23分2秒 |
| 4. 生成啁啾信号（调频信号） | 6分41秒 |
| 5. 非平稳窄带活动通过滤波噪声 | 5分27秒 |
| 6. 瞬态振荡 | 7分22秒 |
| 7. eeglab脑电图结构 | 12分58秒 |
| 8. 项目1-1通道级脑电图数据 | 9分30秒 |
| 9. 项目1-1解答 | 11分47秒 |
| 10. 将偶极子投影到脑电图电极上 | 9分5秒 |
| 11. 项目1-2 偶极子级脑电图数据 | 4分50秒 |
| 12. 项目1-2解答 | 10分46秒 |
| 第四章 时域分析 | |
| 1. 事件相关电位 (ERP) | 17分42秒 |
| 2. 对ERP进行低通滤波 | 16分55秒 |
| 3. 计算平均参考 | 7分9秒 |
| 4. 蝴蝶图和拓扑方差时间序列 | 6分11秒 |
| 5. 地形时间序列 | 12分57秒 |
| 6. 模拟两个偶极子的ERP | 9分37秒 |
| 7. 项目2-1 将ERP量化为峰值-均值或峰值-峰值 | 7分7秒 |
| 8. 项目2-1解答 | 15分19秒 |
| 9. 项目2-2 ERP峰值潜伏期拓扑图 | 2分30秒 |
| 10. 项目2-2解决方案 | 8分8秒 |
| 第五章 静态频谱分析 | |
| 1. 在线学习的课程切线自我问责 | 3分4秒 |
| 2. 时域和频域 | 9分42秒 |
| 3. 正弦波 | 8分5秒 |
| 4. MATLAB 正弦波及其参数 | 9分25秒 |
| 5. 复数 | 14分23秒 |
| 6. 欧拉公式 | 12分3秒 |
| 7. MATLAB 复数与欧拉公式 | 12分24秒 |
| 8. 点积 | 9分40秒 |
| 9. MATLAB 点积和正弦波 | 10分37秒 |
| 10. 复杂正弦波 | 4分51秒 |
| 11. MATLAB 复正弦波 | 6分32秒 |
| 12. 复数点积 | 7分12秒 |
| 13. MATLAB 复数点积 | 13分55秒 |
| 14. 傅里叶系数 | 12分30秒 |
| 15. MATLAB 离散时间傅里叶变换 | 15分22秒 |
| 16. MATLAB 傅里叶系数作为复数 | 16分53秒 |
| 17. 傅里叶变换中的频率 | 12分22秒 |
| 18. 正频率和负频率 | 14分33秒 |
| 19. 傅里叶系数的精确缩放 | 8分33秒 |
| 20. MATLAB 正负谱；幅度缩放 | 17分27秒 |
| 21. MATLAB 休息态脑电图频谱分析 | 14分50秒 |
| 22. 在头皮上量化MATLAB的alpha功率 | 18分51秒 |
| 23. 傅里叶变换的完善 | 9分45秒 |
| 24. 逆傅里叶变换 | 6分51秒 |
| 25. MATLAB 通过逆 FFT 重建信号 | 10分5秒 |
| 26. 频率分辨率和零填充 | 10分14秒 |
| 27. MATLAB 频率分辨率和零填充 | 16分38秒 |
| 28. 估计误差和傅里叶系数 | 8分5秒 |
| 29. 信号非平稳性 | 13分7秒 |
| 30. 功率谱上的尖锐非平稳性MATLAB示例 | 10分31秒 |
| 31. MATLAB 示例：功率谱上的平滑非平稳性 | 17分10秒 |
| 32. Welch方法用于平滑频谱分解 | 11分13秒 |
| 33. MATLAB 韦尔奇方法在位滑移数据上 | 11分47秒 |
| 34. MATLAB Welch方法在静息态脑电图数据上 | 6分27秒 |
| 35. MATLAB Welch方法在V1数据集上 | 5分36秒 |
| 36. 问题集（12）真实和模拟数据的频谱分析 | 33分 |
| 37. 问题集（22）真实数据与模拟数据的频谱分析 | 37分9秒 |
| 第六章 静态频谱分析 | |
| 1. 从头编写傅里叶变换程序！ | 4分18秒 |
| 2. 从头编写逆傅里叶变换程序！ | 5分51秒 |
| 3. 模拟偶极数据上的频谱分离 | 6分 |
| 4. 稳态和非稳态模拟数据的快速傅里叶变换 | 12分37秒 |
| 5. 对脑电图静息态数据进行FFT和Welch方法分析 | 12分 |
| 6. 要逐渐减少还是不要逐渐减少 | 16分50秒 |
| 7. 从频带中提取平均功率 | 4分53秒 |
| 8. 比较平均光谱与平均的光谱 | 11分39秒 |
| 9. 项目3-1 光谱分离活动的地形图 | 4分22秒 |
| 10. 项目 3-1 解决方案 | 11分55秒 |
| 11. 项目3-2 α-θ比率地形图 | 3分51秒 |
| 12. 项目 3-2 解决方案 | 11分21秒 |
| 第七章 时频分析 | |
| 1. Morlet小波在时间和频率中 | 17分47秒 |
| 2. MATLAB 了解Morlet小波 | 14分9秒 |
| 3. 时域中的卷积 | 23分36秒 |
| 4. MATLAB 时域卷积 | 14分20秒 |
| 5. 卷积作为频谱乘法 | 19分29秒 |
| 6. MATLAB 卷积的五个步骤 | 8分28秒 |
| 7. 用高斯卷积实数据 | 12分56秒 |
| 8. MATLAB 复Morlet小波 | 8分32秒 |
| 9. 复杂Morlet小波卷积 | 12分44秒 |
| 10. 卷积编码技巧 | 7分54秒 |
| 11. MATLAB 复Morlet小波卷积 | 19分2秒 |
| 12. MATLAB 卷积，所有试验！ | 8分26秒 |
| 13. MATLAB 一张全时频功率图！ | 9分50秒 |
| 14. 平均相位值 | 13分6秒 |
| 15. 试验间相位聚类 | 15分16秒 |
| 16. MATLAB ITPC | 13分18秒 |
| 17. Morlet小波的参数（时频权衡） | 18分18秒 |
| 18. MATLAB 时频权衡 | 18分55秒 |
| 19. 小波卷积的平稳性假设 | 5分29秒 |
| 20. 光谱脑动力学1f结构 | 14分56秒 |
| 21. 时频功率的基线归一化 | 18分35秒 |
| 22. MATLAB 基线归一化的TF图 | 13分42秒 |
| 23. 基于去趋势波动分析（DFA）的无标度动力学 | 11分28秒 |
| 24. MATLAB 去趋势波动分析 | 21分18秒 |
| 25. 滤波希尔伯特时频方法 | 23分6秒 |
| 26. MATLAB 滤波器-Hilbert | 17分27秒 |
| 27. 短时傅里叶变换 (STFFT) | 7分33秒 |
| 28. MATLAB STFFT | 7分40秒 |
| 29. 比较小波、滤波器Hilbert和STFFT | 13分22秒 |
| 30. 多锥度方法 | 11分3秒 |
| 31. 组内交叉试验回归 | 16分16秒 |
| 32. 跨试验回归 | 23分41秒 |
| 33. 时间分辨率与精度，卷积前与卷积后 | 9分24秒 |
| 34. MATLAB 下采样时频结果 | 17分6秒 |
| 35. MATLAB 线性与对数频率标度 | 13分45秒 |
| 36. 分离锁相和非锁相活动 | 12分24秒 |
| 37. MATLAB 总功率、非锁相功率和锁相功率 | 19分27秒 |
| 38. 边缘效应，缓冲区，以及数据纪元长度 | 9分41秒 |
| 39. 问题集（13）时频分析 | 29分18秒 |
| 40. 问题集（23）时频分析 | 21分18秒 |
| 41. 问题集（33）时频分析 | 34分59秒 |
| 第八章 更多关于时频分析的内容 | |
| 1. 创建一组复Morlet小波 | 9分57秒 |
| 2. 创建非线性调频信号的时间-频率图 | 12分39秒 |
| 3. 比较小波谱和FFT | 9分57秒 |
| 4. 近频波let卷积 | 11分24秒 |
| 5. 多试次脑电图活动的时频功率 | 7分51秒 |
| 6. 使用dB和%变化对基线功率进行标准化 | 11分5秒 |
| 7. 探索真实数据中的小波参数 | 11分2秒 |
| 8. 在模拟数据中探索小波参数 | 10分39秒 |
| 9. 试验间阶段聚类在移除ERP之前与之后 | 9分45秒 |
| 10. 降采样时频功率 | 7分37秒 |
| 11. 可视化所有通道的时间-频率功率 | 6分55秒 |
| 12. 模拟数据中的瞬时频率 | 12分41秒 |
| 13. 瞬时频率在真实数据中 | 8分18秒 |
| 14. 项目4-1：锁相、非锁相和总功率 | 4分37秒 |
| 15. 项目4-1解决方案 | 13分52秒 |
| 16. 窄带滤波和希尔伯特变换 | 12分20秒 |
| 17. 项目4-2 通过滤波-Hilbert进行时频功率图 | 3分1秒 |
| 18. 项目4-2解答 | 7分37秒 |
| 第九章 同步分析 | |
| 1. 关于连接性的四点注意事项 | 16分11秒 |
| 2. 体积传导及其应对方法 | 10分29秒 |
| 3. 关于相位同步的直观理解 | 13分12秒 |
| 4. 站点间相位聚类 (ISPC) | 9分41秒 |
| 5. MATLAB ISPC | 17分31秒 |
| 6. 表面拉普拉斯算子，用于连通性分析 | 11分2秒 |
| 7. MATLAB 拉普拉斯算子在模拟数据中 | 10分19秒 |
| 8. MATLAB 拉普拉斯算子在真实脑电图数据中 | 14分44秒 |
| 9. 基于相位滞后的连接性 | 12分14秒 |
| 10. MATLAB 相位滞后指数 | 14分39秒 |
| 11. 何时使用相位滞后与相位聚集测量 | 17分48秒 |
| 12. MATLAB 电压和拉普拉斯数据中的相位同步 | 18分58秒 |
| 13. 随时间推移的连接性 vs. 随试验推移的连接性 | 7分16秒 |
| 14. 随时间变化的MATLAB连接性 vs. 随试次变化的MATLAB连接性 | 7分42秒 |
| 15. MATLAB 模拟数据以测试连通性方法 | 17分37秒 |
| 16. 基于功率的连接的两种方法 | 10分19秒 |
| 17. 格兰杰因果性（预测） | 32分17秒 |
| 18. MATLAB 郭尔根因果关系 | 22分36秒 |
| 19. 图论中的Hubness | 12分57秒 |
| 20. MATLAB连接性中心 | 22分59秒 |
| 21. 何时使用哪种连接方法 | 6分19秒 |
| 22. 问题集（12）成对同步 | 22分29秒 |
| 23. 问题集（22）成对同步 | 32分7秒 |
| 第十章 更多关于同步分析的内容 | |
| 1. 模拟噪声振荡器中的同步 | 12分17秒 |
| 2. 窄带噪声中的虚假连接 | 12分5秒 |
| 3. 多试验数据中的相位同步矩阵 | 15分40秒 |
| 4. 功率时间序列相关性 | 17分10秒 |
| 5. 试验间的功率相关 | 11分13秒 |
| 6. 头皮拉普拉斯算子用于电极级别的连接性 | 10分42秒 |
| 7. 全对全同步和中心性（图论） | 14分3秒 |
| 8. 相位滞后指数 | 14分45秒 |
| 9. 项目 5-1 ISPC 和 PLI，以及带和不带拉普拉斯项 | 5分8秒 |
| 10. 项目5-1解决方案 | 5分31秒 |
| 11. 项目5-2 种子阶段与功率耦合 | 3分50秒 |
| 12. 项目 5-2 解决方案 | 7分36秒 |
| 第11章 基于排列的统计 | |
| 1. 引言 统计学的基础、必要性及水平 | 15分29秒 |
| 2. 参数统计与非参数统计 | 14分33秒 |
| 3. 基于排列的统计 | 25分58秒 |
| 4. MATLAB 排列检验和洗牌 | 20分2秒 |
| 5. MATLAB 基于真实数据的排列检验 | 23分57秒 |
| 6. 多重比较及Bonferroni方法的局限性 | 8分34秒 |
| 7. 基于集群的多重比较校正 | 10分51秒 |
| 8. MATLAB 集群校正 | 12分41秒 |
| 9. 极端基于像素的多次比较校正 | 9分48秒 |
| 10. MATLAB 极端像素校正 | 14分3秒 |
| 11. 在图中展示统计显著性 | 5分31秒 |
| 12. 主题级与组级分析 | 10分42秒 |
| 13. 误差线和猜测显著性 | 6分6秒 |
| 14. 三种组级统计方法 | 18分36秒 |
| 15. MATLAB 提取用于组分析的特征 | 14分59秒 |
| 16. 循环推理（双重计算） | 13分59秒 |
| 第12章 更多关于置换检验统计量 | |
| 1. 单变量两组的置换检验 | 19分51秒 |
| 2. 元置换检验以增加稳定性 | 8分21秒 |
| 3. 模拟时间序列中的置换检验 | 18分34秒 |
| 4. 模拟数据中的聚类校正的置换检验 | 13分55秒 |
| 5. 置换检验和真实脑电图数据的聚类校正 | 13分19秒 |
| 6. 项目7-1 噪声平滑度对簇校正的影响 | 5分5秒 |
| 7. 项目7-1解决方案 | 15分30秒 |
| 8. 项目7-2 模拟时频数据用于统计测试 | 8分10秒 |
| 9. 项目7-2解决方案 | 14分1秒 |
| 第13章 多变量成分分析 | |
| 1. 本节背景知识 | 1分18秒 |
| 2. 模拟多组分脑电图数据 | 10分9秒 |
| 3. 根据时间和频率创建协方差矩阵 | 15分58秒 |
| 4. 主成分分析（PCA）模拟数据 | 11分15秒 |
| 5. 基于时间的 GED 用于模拟数据中的源分离 | 10分57秒 |
| 6. 基于频率的GED用于模拟数据中的源分离 | 9分26秒 |
| 7. 项目6-1 GED用于交互α源 | 10分48秒 |
| 8. 项目6-1解答 | 8分52秒 |
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